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World File Search System土壤层
伊图里森林中土壤碳的定量，dem。众议员刚果
土壤散装密度（BDY）的变异系数（CV）小于20％，这表明可变性较小，并且BDY测量得很好。因此，可以排除BDY在高估土壤有机碳（SOC）中的任何影响。这项初步研究的结果还表明，在这10个HA原始森林地块中，土壤碳固存的潜力，由Gilbertiodendron Dewevrei主导。SOC在Ituri森林的0-10厘米层中平均为29.61吨 /公顷。与同一地区附近的森林相比，此值似乎表明Ituri森林中的SOC存储更大。实际上，尽管它们在不同的森林和较高的土壤层中取样，但在同一省份，Doetterl等人。（2016）报告的SOC值在洋子森林中为23.10 mg c/ha，在Yangambi森林中的SOC值为0-30 cm的深度为55.70 mg c/ha。我们三分之一的抽样深度的结果显示出更高的SOC值。
Polybot测试其极限
目前，在一个季节，这些小块在这些小块上种植了九种不同的农作物。“多养殖使食品生产在长期内更具弹性，”格拉曼解释说。他们会表现出风险：在传统的耕作中，通常在大型田地上种植单一农作物。在全球范围内，约60％的基于植物的营养仅取决于三种农作物：大米，玉米和小麦。如果一种农作物因持久的干旱而失败，那么多养殖中的另一个物种可能会生存 - 也许是因为它从更深的土壤层中吸了水。“要使这个概念成功，我们需要改变饮食习惯。目前，欧盟生产的谷物的三分之二大约是牲畜饲料。”格拉曼说。多栽培无法轻易产生大量的用于此目的所需的特定饲料作物。这将意味着减少我们的肉类和乳制品消费，并转移更多基于植物的饮食。
标题：土壤深度确定高粱双色领域的微生物群落
抽象的高粱双色是一种重要的全球作物，适合于玉米或米饭更炎热，更干燥的条件下壮成长，具有与独特且分层的土壤微生物组相互作用的深根，在植物健康，生长和碳存储中起着至关重要的作用。对农业土壤的微生物组研究，尤其是生长二色的田地，主要限于表面土壤（<30 cm）。在这里，我们研究了土壤特性，田间位置，深度和高粱类型的生物因子的非生物因素，跨土壤微生物组上的38种基因型。利用16S rRNA基因扩增子测序，我们的分析揭示了微生物组成的显着变化，并且无论基因型或田间如何，双色链球菌内的土壤深度增加。值得注意的是，特定的微生物家族，例如热蛋白孢子科和ABS-6阶内未分类的家族，富含30厘米以上的更深的土壤层。此外，微生物的丰富度和多样性的深度下降，在60-90 cm层达到最低限度，而层的多样性则超过90 cm。这些发现突出了土壤深度在农业土壤微生物组研究中的重要性。
香蕉种植
土地准备 在种植香蕉之前，先种植绿肥作物，如大叶茶、豇豆等，然后将其埋入土壤中。土地可以耕 2-4 次并平整。使用翻耕机或耙子打碎土块，使土壤倾斜。在土壤准备过程中，添加基础剂量的 FYM 并彻底混入土壤中。通常需要 45 厘米 x 45 厘米 x 45 厘米的坑。坑内应填入表土，其中混合了 10 公斤 FYM（充分分解）、250 克印度楝饼和 20 克康博福隆。将准备好的坑放在太阳辐射下有助于杀死有害昆虫，有效对抗土壤传播的疾病并有助于通气。在 PH 值高于 8 的盐碱土中，坑混合物需要经过改性以加入有机物。添加有机物有助于降低盐度，而添加紫砂石可改善孔隙度和通气性。沟栽是坑栽的替代方法。根据土壤层，可以选择适当的方法以及种植植物的间距和深度。
大豆病原真菌的土壤田分析
本研究的主要目的是分离和形态学鉴定与大豆植株相关的真菌以及乌兹别克斯坦大豆种植田土壤层中的真菌。通过对从田间调查中采集的 160 个大豆植株部分进行真菌学研究，分离出 95 种腐生和植物病原真菌菌株，根据种类分配，其分布如下：链格孢属 3%、菊池尾孢 3%、毛霉属 3%、炭疽菌 3%、灰葡萄孢 3%、F. Heterosporum 4%、Penissulium spp. 7%、镰刀菌属。 8%、链格孢属9%、木霉属9%、黑曲霉10%、黄色镰刀菌11%、尖镰孢菌13%、镰刀菌14%。通过对土壤样品进行真菌学研究，共回收了40个真菌分离株，其种类分配如下：链格孢属、镰刀菌属、木霉属、尖镰孢菌、黄色镰刀菌、链格孢菌、镰刀菌、黑曲霉、Penissulium sp. 毛霉属。本研究获得的真菌分离株可用于促进乌兹别克斯坦大豆病害有效综合管理的发展。
消防时间间隔对澳大利亚北部昆士兰州热带稀树草原的热源碳库存的影响
背景。北澳大利亚稀树草原的土著火灾管理（至少在11，000年前）涉及频繁，小，凉爽的旱季早期大火。在1700年代后期欧洲抵达后，这种火灾制度发生了变化，燃烧了较大地区的不受管理的大火，在旱季后期，对碳储备和生物多样性有害。目标。检验了以下假设：土壤中热原碳的显着隔离伴随着土著火势的再生。方法。在相同植被下的稀树草原土壤，但在2000年至2022年之间的火灾数量从0到13（季节如何）不等。有机和热原碳量以及0-5 cm土壤层的碳同位素组成，沿着样品样品沿着不同的火回返回间隔确定。关键结果。与带有0-4次火灾的样带相比，在≥5次火灾的土壤中含有≥5次火灾的土壤中产碳库存中，平均增加了0.25 mgc ha -1，而土壤有机碳库存的平均含量不大。结论。在旱季初期，返回更频繁的火灾有可能在北部时间尺度上隔离澳大利亚稀树草原土壤中的大量热原碳。
NJ 雨水 BMP 手册第 5 章
本章讨论了使用各种数学方法根据降雨计算雨水径流率和径流量的基础知识。为了有效地计算雨水径流，本章还介绍了这些方法试图模拟的降雨径流过程的基本原理。还提供了使用自然资源保护服务 (NRCS) 方法、合理方法和改进合理方法的指导，这些方法、方法和方法都是 NJDEP 雨水管理规则 (NJAC 7:8 et seq) 中特别要求的。雨水径流基础知识一般来说，雨水径流可以说是降雨与土地相互作用的副产品。这种相互作用是地球水在陆地和大气之间不断循环时可能经历的几种过程之一。这个循环过程在科学上称为水文循环。雨水径流只是水的众多形式之一。下图 5-1 描述了水在水文循环过程中可能采取的主要形式以及产生这些形式的各种过程。除了径流之外，这些过程还包括降水、表面或大气蒸发、植物蒸散以及渗入土壤和/或地下水。因此，以雨水形式沉淀的水可能会在地面或植物表面、大气中、各种土壤层中或水道和水体中停留一段时间。
气候变化对betula tianschanica rupr
结果：Maxent模型和RF模型确定了影响Betula Tianschanica潜在分布的主要环境因素。最大模型表明，较低的土壤层和高程中砾石体积的百分比是最重要的，而RF模型认为最潮湿的季度的高度和降水是最关键的。这两种模型都一致断言，高程是影响betula tianschanica分布的关键环境元素。曲线下的平均面积（AUC）得分分别为Maxent模型和RF分别为0.970和0.873，表明Maxent模型在预测精度中超过RF模型。因此，本研究采用了由Maxent模型建模的Betula Tianschanica的估计地理区域。按照最大模型的预期结果，Betula Tianschanica主要位于蒂安山山脉，伊利河盆地，伊斯西克 - 库尔湖，图班湖，图班河盆地，伊蒂斯河，乌尔蒂什河，乌尔ungur河，波格达山脉，鲍格达山脉，哈萨克山脉，哈萨克山脉，阿米尔河河流的米布尔特河的米德尔河河流，在所有情况下，栖息地区域均显示出增长，除了在SSP2-4.5方案下在2041 - 2060年期间观察到的下降。非常明显，在同一时间范围内的SSP58.5方案下，该区域显着扩展42.7％。相反，RF模型在总计
土壤嗜热及其细胞外酶
摘要：在本世纪，许多报告描述了在高温期间，嗜热剂在上层土壤层中的潜在作用。这项研究评估了这些微生物的能力，并提出了与土壤嗜热的活性相关的一些潜在后果和风险。它们活跃于有机物矿化中，释放了无机养分（C，S，N，P），否则仍将被困在土壤的有机复杂性中。要在土壤中处理复杂的有机化合物，这些嗜热剂需要细胞外酶将大型聚合物分解成简单的化合物，这些化合物可以掺入细胞中并加工。土壤嗜热剂能够使其细胞外酶活性适应环境条件。这些酶可以在高温下表现出最佳活性和降低的水含量。因此，这些微生物已被证明在土壤中（即干燥和热量）下积极处理并分解物质（包括污染物）。虽然营养循环是维持土壤服务质量的高度好处，但进行性变暖会导致土壤嗜热剂及其细胞外酶的过度活性。如果这种活动太高，则可能导致土壤有机物，营养贫困和干旱风险增加。这是一个明显的例子，说明了未来预测气候变暖的潜在影响直接由土壤微生物引起的，这对我们对生态系统功能，土壤健康和土壤干燥风险的理解产生了重大影响。